Willst du maschinelles Lerningenieure sein.
Ich verstehe es.
Es ist ein großartiger Job, mit interessanter Arbeit, toller Bezahlung und insgesamt ist es sehr cool.
Es ist jedoch definitiv kein Spaziergang im Park, um eins zu werden. In diesem Artikel möchte ich anstrengende Ingenieure für maschinelles Lernen meinen ungemutzten und offenen Rat anbieten.
Dies wird eher ein pep -Vortrag sein und Ihnen klare Erwartungen darüber liefert, was es braucht, um ein maschinelles Lerneningenieur zu werden, und ob es etwas ist, das Sie wirklich verfolgen möchten.
Lerne jede Woche
Wenn Sie ein Ingenieur für maschinelles Lernen werden möchten, müssen Sie mindestens 10 Stunden professional Woche dem Studium außerhalb Ihrer täglichen Aufgaben widmen.
Es tut mir leid, wenn Sie das verbessern, aber wenn Sie einen Job im höchsten zahlenden technischen Beruf landen möchten, müssen Sie mehr Zeit und Mühe investieren als andere Menschen. Es gibt einfach keine Möglichkeit.
Ohne conceited zu klingen, lerne ich jede Woche etwas Neues im maschinellen Lernen, obwohl ich Vollzeit arbeite, YouTube-Movies erstelle, fünfmal professional Woche trainieren und Kunden betreuen und coachen. Wenn ich Zeit nehmen kann, kannst du es auch. Es kommt alles auf Prioritäten an.
Quick alles, was ich in meiner Karriere erreicht habe, entsteht durch konsequentes Studium und Dokumentieren meines Lernens außerhalb der Arbeit. Ich habe über 150 technische Artikel zu Medium zu Themen wie:
… Und viele mehr. Sie können die vollständige Liste sehen Hier.
Dies ist nicht zu rühmen, sondern das Maß an Engagement zu zeigen, das erforderlich ist, um ein Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden.
Stellen Sie sich diesen Beruf in derselben Kategorie wie Anwälte, Ärzte oder Buchhalter vor. Diese Bereiche fordern Jahre des Studiums und der Praxis. Gleiches gilt für maschinelles Lernen; Es wird aufgrund seiner relativen Neuheit nicht oft als das angesehen.
Ich sage oft:
Alles ist einfach, aber schwer.
Es ist leicht zu verstehen, was Sie tun müssen, aber schwierig, es im Laufe der Zeit konsequent zu tun. Es gibt kein Geheimnis; Sie müssen die lange Straße nehmen.
Wählen Sie additionally etwas aus, das Sie lernen und bis zum Ende daran bleiben möchten. Dann recyceln Sie diesen Prozess immer wieder. Das ist alles, was es gibt.
Erweitern Sie Ihren Zeithorizont
Selbst mit dem idealsten Hintergrund wird es wahrscheinlich mindestens zwei Jahre dauern, um ein voll qualifizierter Ingenieur für maschinelles Lernen in einem Prime -Unternehmen zu werden.
Fallen Sie nicht in die Falle des Denkens, dass ein paar On-line-Kurse und -projekte ausreichen, um einen Job in einer der höchsten Tech-Rollen von heute zu bekommen.
On-line -Zertifizierungen helfen Ihnen beim Erlernen der Inhalte in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen, was sehr wertvoll ist. Sie erlauben Ihnen jedoch selten, dass Sie heutzutage eingestellt werden, insbesondere in unserer harter Arbeitsmarkt.
Ich sage dies nicht, um Sie zu entmutigen, sondern realistische Erwartungen zu setzen. Ich habe mit vielen Leuten gesprochen, die versuchen, ihre Reise zu verkürzen, und ich habe noch nicht gesehen, dass es erfolgreich ist.
Um maschinelles Lerningenieur zu werden, benötigen Sie feste Fundamente in:
- Mathematik
- Statistiken
- Maschinelles Lernen
- Software program -Engineering
- DevOps
- Wolkensysteme
Einige dieser Fähigkeiten können nur durch Erfahrung in der realen Welt entwickelt werden. Aus diesem Grund empfehle ich normalerweise, dass Menschen zuerst als Datenwissenschaftler oder Software program-Ingenieure beginnen und dann für maschinelle Lerningenieure drehen, da dies keine Einstiegsrolle ist.
Die Tatsache zu akzeptieren, dass Sie ein paar Jahre brauchen, um ein Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden, ist befreiend und nimmt den Druck aus.
Nehmen Sie sich Zeit, um die Dinge tief zu lernen, wirklich zu studieren, und Ihr Wissen wird im Laufe der Zeit aufbauen. Ich verspreche, Sie werden schließlich für diese ML -technische Rolle bereit sein, wenn die Zeit stimmt.
Hör auf, AI zu jagen
NewsFlash: Ein Ingenieur für maschinelles Lernen ist nicht ein KI -Ingenieur. Hören Sie additionally auf, zu denken, dass Sie eine Chatbot -API wie Chatgpt oder Claude anrufen können.
Als Ingenieur für maschinelles Lernen werden Sie erwartet, wie Modelle/Algorithmen funktionieren und ein festes Verständnis für die statistische Lerntheorie und die grundlegende Mathematik haben.
Das bedeutet, Kernalgorithmen zu kennen wie:
Innen und außen.
Die meisten Menschen behaupten Zu Kennen Sie sie, aber Sie werden überrascht sein, wie wenig Sie tatsächlich wissen.
Ich habe unzählige Kandidaten verspottet, und viele können nicht einmal den Gradientenabstieg aus den ersten Prinzipien unter Verwendung von Kalkül erklären.
Auch hier versuche ich nicht hart zu sein, sondern Ihnen die Realität zu zeigen, die ich gesehen habe.
Ich sage den Leuten immer, sie sollen aufhören, auffällige Themen wie NLP, Pc Imaginative and prescient oder Generative AI zu lernen.
In Ihren ersten Jahren sollte es darum gehen, die Grundlagen zu beherrschen. Beherrschen Sie sie gründlich, damit Sie ein solides Verständnis für viele Interviews mit maschinellem Lernen haben.
Die Realität ist, dass sich die meisten Rollen des maschinellen Lernens in erster Linie auf klassisches überwachtes Lernen konzentrieren. Bei Ihrer Arbeit geht es oft weniger darum, exotische Modelle zu erstellen, und mehr darum, intestine verstandene Algorithmen anzupassen, um spezifische Probleme zu lösen. Deshalb ist ein tiefes Verständnis der Grundlagen unerlässlich.
Wenn Sie Ihr grundlegendes Wissen testen möchten, biete ich Scheininterviews an, die auf echten Fragen basieren, die ich in den tatsächlichen ML -Vorstellungsgesprächen konfrontiert habe. Fühlen Sie sich frei, es unten zu überprüfen.
Mock -Interview mit Egor Howell
Angepasst für Ihre spezielle Rolle und Ihr Interviewtopmate.io
Es ist sehr schwer
Lassen Sie uns mit etwas enden, das ein bisschen offensichtlich erscheint: zum Maschinellerningenieur zu werden ist einfach nur schwer.
Wie ich bereits in diesem Beitrag sagte, erfordert die Rolle Fachwissen in einer Vielzahl von Disziplinen. Sie benötigen starke Fundamente in Mathematik, Statistiken und Programmen sowie in der realen Erfahrung als Software program-Ingenieur oder Datenwissenschaftler zuerst (die für sich selbst schwierige Jobs sind). Darüber hinaus müssen Sie sich während des gesamten Zeitraums zu kontinuierlichem Lernen verpflichten.
Selbst mit dem perfektesten Hintergrund – einem MINT -Grasp oder einem Doktortitel – ist es immer noch eine lange, schwierige Reise. Wenn Sie von einem nicht traditionellen Weg kommen, ist es noch schwieriger. Das bedeutet nicht, dass es unmöglich ist, aber es ist schwieriger und Sie müssen entscheiden, ob sich die Herausforderung für Sie lohnt.
Ich sage oft:
Jeder kann ein Ingenieur für maschinelles Lernen werden – aber das bedeutet nicht, dass jeder sollte oder sogar will.
Es erfordert mindestens ein paar Jahre nachhaltig.
Sie müssen ehrlich zu sich selbst sein, ob Sie bereit sind, ein Minimal von 2 bis 3 Jahren (in den meisten Fällen 4 bis 5 Jahre) zu investieren, um in das Feld einzudringen.
Das ist eine lange Zeit.
Für mich persönlich ist es absolut wert, vier Jahre für eine jahrzehntelange Karriere aufzugeben. Aber das ist nur eine Berechnung, die Sie durchführen können.
Tatsächlich finde ich es befreiend, dass es so schwer ist, da ich mich besser fühle, wenn ich mich durch sie kämpfe.
Ich bin jemand, der nichts beschönigt, und Sie haben vielleicht bemerkt, dass die meisten meiner Punkte auf zwei Schlüsselfaktoren zurückzuführen sind: Zeit und Anstrengung.
Alles, was es wert ist, oft zu tun, erfordert über einen langen Zeitraum konsistente Anstrengungen. Das ist das Geheimnis, um Maschinenlerningenieur zu werden.
Wenn Sie es ernst meinen, ein Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden, empfehle ich, den folgenden Artikel zu überprüfen, in dem ich meine Roadmap detailliert ausführliche:
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